Описание [Яндекс. Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3 из 6 (2021):
Специалист по анализу данных извлекает полезную информацию из данных: приводит их в порядок, строит и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Эта работа помогает принимать обоснованные решения в бизнесе, управлении и науке.
На нашем курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL. После окончания курса 71,1 % студентов успешно трудоустраиваются.
Мы прилагаем все усилия, чтобы наши студенты могли найти новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы. Большинство выпускников находят работу в течение четырёх месяцев после выпуска. Эти данные были подтверждены Институтом образования НИУ ВШЭ через исследование трудоустройства выпускников.
Часть 3 посвящена статическому анализу данных. Она охватывает описательную статистику, непрерывные и дискретные переменные, гистограммы частот, плотности и характеристики положений. Также рассматривается дисперсия, стандартное отклонение и скошенность наборов данных.
В части, посвящённой теории вероятностей, обсуждаются эксперименты, элементарные исходы, события, закон больших чисел, взаимоисключающие и независимые события, умножение вероятностей, случайные величины, распределение вероятностей и интервалы значений, математическое ожидание и дисперсия, вероятность успеха в биномиальном эксперименте, биномиальное распределение, нормальное распределение и нормальная аппроксимация биномиального распределения.
Также рассматривается проверка гипотез, случайная выборка и выборочное среднее, формулирование двусторонних и односторонних гипотез, гипотеза о равенстве средних двух генеральных совокупностей и гипотезы о равенстве средних для зависимых (парных) выборок.
Подробнее:
Скачать курс [Яндекс. Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3 из 6 (2021):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться